Extracting Intelligence and (In)security: Corporate-state Information-sharing Practices and the Construction of Narratives of Indigenous Dissent
Notice bibliographique
Résumé
This thesis aims to examine how narratives of Indigenous land defense movements are constituted by investigating natural resource extraction corporations and Canadian intelligence and national security agencies joint participation in information-sharing practices. I consider a specific set of “information-sharing practices” otherwise understood as acts or activities set out as part of state national security strategies. I argue that in these practices, state and corporate interests converge due to their shared investment in upholding settler colonial authority. While points of divergence remain, these practices legitimize the classification of dissent as a national security concern and further surveillance of Indigenous land defense movements in the “national interest.” I conducted a thematic discourse analysis on a mixed dataset of institutional records, primarily retrieved from Access To Information (ATI) requests, to map the narratives advanced within them. Additionally, I conducted a comparative content analysis to identify the prevalence of threats across three different national security involved actors. I show that corporate-state information-sharing practices advance a narrative that emphasizes economic harm as the primary risk of dissent against natural resource extraction projects. Further I argue that another narrative advanced suggests an ever-present suspicion of dissent, with Indigenous dissent discursively constructed as eminently at risk of escalating. I conclude that these narratives have spilled over into legal and political discourse, resulting in the criminalization and polarization of Indigenous dissent.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,048 |
| Communication savante | 0,012 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».